Kiểm tra độ đồng nhất với thử nghiệm Breusch-Pagan

Trong những ngày này, tôi đang làm việc với Breusch-Pagan để kiểm tra tính đồng nhất.

Tôi đã kiểm tra giá của hai cổ phiếu bằng phương pháp này. Đây là kết quả:

> mod <- lm(prices[,1] ~ prices[,2])
> bp <- bptest(mod)
> bp

    studentized Breusch-Pagan test

data:  prices[, 1] ~ prices[, 2] 
BP = 0.032, df = 1, p-value = 0.858

Đọc kết quả, bộ truyện sẽ là homoscedastic, nhưng nếu tôi vẽ các phần dư và bình phương thì có vẻ như hoàn toàn không! Hãy xem bên dưới:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

phần còn lại Vs FItted bên dưới:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Làm thế nào có thể loạt bài này vượt qua thử nghiệm với giá trị p rất cao?

r heteroscedasticity

— Tweets
nguồn

Xét nghiệm HA yêu cầu các biến ở phía bên tay phải phải là ngoại sinh. Vì bạn có hai giá, chúng có thể ảnh hưởng lẫn nhau. Một đặc điểm khác của giá là chúng thường là các quá trình gốc đơn vị, thường là không có trong các thử nghiệm hồi quy đơn giản. Tôi nên kiểm tra hai điều này trước khi điều tra thêm.

— mpiktas

@Mpiktas, Sê-ri bạn thấy ở trên chưa có đơn vị root. Tôi đã kiểm tra nó bằng cách sử dụng thử nghiệm PP và thử nghiệm KPSS. Làm thế nào tôi có thể thay đổi công thức trong trường hợp này? Tôi có phải sử dụng thử nghiệm khác thay vì HA không?

— Tweets

Vấn đề không phải là sự không đồng nhất, đó là lý do tại sao nó vượt qua bài kiểm tra. Vấn đề là mô hình của bạn không hoạt động tốt cho (ít nhất là một số) các quan sát của bạn.

Tôi chưa bao giờ thấy ai phân tích giá cổ phiếu mà không nhìn vào sự khác biệt của họ. Hãy thử kiểm tra Dickey-Fuller cho một đơn vị gốc --- Tôi cá rằng bạn không thể từ chối rằng có một, như @mpiktas ám chỉ trong nhận xét của anh ấy.

Nếu không có gốc đơn vị, có lẽ có xu hướng thời gian hoặc thời vụ. Bạn có thể thử bao gồm xu hướng thời gian tuyến tính hoặc các thành phần theo mùa.

Ngoài ra, bạn có thể thử làm việc với nhật ký giá, đôi khi giúp phù hợp.

— Charlie
nguồn

Tôi đã trả lời mpiktas, trước khi Breusch-Pagan tôi kiểm tra loạt bài với: các bài kiểm tra gốc đơn vị Phillips-Perron và KPSS. Thật không may, loạt bài vượt qua các bài kiểm tra. Tôi cũng kiểm tra sự hợp nhất với Johansen và loạt phim lại vượt qua (hợp nhất). Tôi có thể làm gì?

— Tweets

Dữ liệu của bạn không từ chối null trong KPSS và từ chối null trong thử nghiệm Phillips-Perron? Như tôi đã nói, BP đang nói với bạn rằng sự không đồng nhất không phải là vấn đề ở đây, vì vậy bạn không cần phải sửa nó. Mô hình của phần dư của bạn cho thấy rằng có thể có một số loại xu hướng thời gian ẩn giấu xung quanh nếu không có gốc đơn vị; Tôi đã thêm phần đó vào câu trả lời của tôi. Đừng lo lắng về heteroskedasiticy (bạn vượt qua HA), lo lắng về mô hình của bạn. Gợi ý để loại bỏ gai trong phần dư: Hãy thử kết hợp xu hướng thời gian hoặc tính thời vụ; thay vào đó hãy thử sử dụng nhật ký giá

— Charlie

Nếu bạn thực sự lo lắng về sự không đồng nhất vì một số lý do, mặc dù BP nói rằng bạn không cần và âm mưu của bạn đề nghị rằng mô hình của bạn cần phải được điều chỉnh thay thế, bạn có thể sử dụng các lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ.

— Charlie

PP từ chối null và KPSS không thể từ chối null. Vì vậy, chuỗi không nên có gốc đơn vị và nên đứng yên ... và thủ tục johansen cho tôi biết rằng chuỗi này được hợp nhất. Vấn đề của tôi không phải là sửa nó, tôi chỉ xóa những gì (stockA - stockB) không có phương sai không đổi. Kiểm tra HA đang nói rằng dữ liệu là homoscedastic nhưng không phải. Vì vậy, phương pháp mà tôi có thể sử dụng để hiểu nếu "phương sai" này là hằng số là gì?

— Tweets

như bạn chắc chắn hiểu tôi cần thực hiện hồi quy tuyến tính để biết hệ số, MERYI cổ phiếu của A cần bao nhiêu cổ phiếu BI? Nếu tôi loại bỏ gai, hoặc thực hiện bất kỳ thay đổi nào khác, tôi không thể có được hệ số cố định.

— Tweets